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崗位職責 1、根據(jù)業(yè)務部門和具體項目的需求，負責海量數(shù)據(jù)的預處理工作，包括數(shù)據(jù)清洗、轉換、整合等，確保數(shù)據(jù)質量滿足后續(xù)分析挖掘的要求； 2、運用專業(yè)知識對處理后的數(shù)據(jù)進行深度分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的價值和潛在規(guī)律； 3、基于業(yè)務模型和數(shù)據(jù)分析結果，設計、實現(xiàn)、優(yōu)化數(shù)據(jù)挖掘模型和相關算法，根據(jù)項目需求選擇合適的算法（如回歸分析、隨機森林、K-近鄰算法、K-means聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯分類等），優(yōu)化模型參數(shù)，提升預測精度和分析效果，為業(yè)務決策提供數(shù)據(jù)支持； 4、運用Python編程語言及Pandas、NumPy等數(shù)據(jù)處理庫，SQL語言及MySQL數(shù)據(jù)庫管理與查詢數(shù)據(jù)，提升數(shù)據(jù)處理效率； 5、結合業(yè)務場景，探索并應用自然語言處理技術，利用Gensim等工具進行文本數(shù)據(jù)的分析與處理，同時了解并可能應用TensorFlow等深度學習框架，進一步提升數(shù)據(jù)挖掘的深度和廣度； 6、與業(yè)務團隊緊密合作，深入了解業(yè)務需求，將復雜業(yè)務問題轉化為數(shù)據(jù)問題，提出可行的數(shù)據(jù)解決方案，參與項目討論，為產(chǎn)品開發(fā)、市場營銷、用戶行為分析等提供數(shù)據(jù)支持與策略建議； 7、跟蹤數(shù)據(jù)挖掘、機器學習領域的最新技術動態(tài)，不斷優(yōu)化現(xiàn)有模型與算法，探索新技術、新方法在職業(yè)教育數(shù)字化轉型中的應用可能性，推動技術創(chuàng)新與服務創(chuàng)新。 任職要求 1、計算機科學、數(shù)據(jù)科學、統(tǒng)計學或相關專業(yè)本科及以上學歷，具備扎實的數(shù)據(jù)分析與數(shù)學建模基礎； 2、熟練掌握Python編程語言及Pandas、NumPy、Scikit-learn等數(shù)據(jù)處理與機器學習庫，熟悉SQL語言及MySQL等關系型數(shù)據(jù)庫操作； 3、深入理解機器學習算法原理，具有回歸、分類、聚類、神經(jīng)網(wǎng)絡等模型的實戰(zhàn)經(jīng)驗，熟悉超參數(shù)調優(yōu)及模型性能評估方法； 4、具備自然語言處理（NLP）項目經(jīng)驗，熟悉Gensim、NLTK等文本分析工具，了解TensorFlow、PyTorch等深度學習框架的應用場景； 5、熟悉數(shù)據(jù)挖掘全流程，能夠獨立完成從數(shù)據(jù)探索、特征工程、模型訓練到結果落地的閉環(huán)開發(fā)，具備教育行業(yè)數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗者優(yōu)先； 6、對數(shù)據(jù)敏感，具備優(yōu)秀的邏輯分析能力和業(yè)務洞察力，能快速理解業(yè)務需求并轉化為技術解決方案； 7、具備較強的自主學習能力，持續(xù)關注機器學習領域前沿技術（如大語言模型、強化學習等），并能在實際場景中探索創(chuàng)新應用； 8、良好的跨團隊協(xié)作能力，能夠清晰表達技術方案并與非技術人員高效溝通，推動數(shù)據(jù)分析成果的業(yè)務價值轉化。